【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息，特别涉及一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法。
技术介绍
1、麻醉是手术过程中不可或缺的一环，然而麻醉过程中可能发生的并发症，如低血压、心律失常等，不仅会影响手术效果，还可能对患者的生命安全造成威胁。因此，如何准确预测并有效防止麻醉并发症的发生，一直是医疗领域的研究热点。
2、传统的麻醉并发症预测方法主要依赖于医生的经验和患者的病史信息，这种方法存在主观性强、预测精度低等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，其在医疗领域的应用也取得了显著成果。深度学习能够从大量数据中自动提取特征并构建模型，从而实现对麻醉并发症的精准预测。然而，现有的基于深度学习的预测方法仍存在模型结构复杂、计算量大、预测准确性不高等问题。
3、例如，申请号为cn116312958b的一种麻醉风险预警系统、应急管理系统及方法，麻醉风险预警系统包括：监测终端；监护终端；其中，监测终端获取患者在麻醉时的监测数据，对监测数据进行数据存储，并加密传输至监护终端；监护终端接收并验证监测数据，基于当前时刻的监测数据，预测患者在目标时刻的监测数据，并根据当前时刻的监测数据和目标时刻的监测数据进行麻醉风险预警。本专利技术通过监测终端与监护终端对患者的监测数据进行安全传输，精准预测患者的麻醉风险，并对值守麻醉医生的值守状态进行监测，依次实现无线监测数据采集、麻醉风险预测到应急处理全流程的系统设计。上述专利技术虽然能够为麻醉医生提供全面、安全、高效的麻醉服务，但预警系统仅基于当前的监测数据预测未来的风险，无法完全捕捉所有的风险
4、因此，本专利技术提出一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，旨在解决上述问题，提高麻醉并发症预测的准确性和效率。
技术实现思路
1、本专利技术一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，用于提高麻醉并发症预测的准确性和效率。
2、本专利技术提供了一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，包括以下步骤：
3、获取历史多维数据集，对历史多维数据集进行预处理并对其进行标注；其中，
4、所述历史多维数据集包括术前数据集、术中数据集和术后数据集；
5、从所述术前数据集、术中数据集和术后数据集中分别提取能够表征麻醉并发症的关键特征；
6、构建时间序列预测网络，并利用提取的关键特征对时间序列预测网络进行训练，得到麻醉并发症预测模型；并对训练完成的麻醉并发症预测模型进行测试和验证；
7、将术前数据、术中数据或术后数据输入至训练完成的麻醉并发症预测模型中，进行不同阶段麻醉并发症的预测。
8、在一种可实施的方式中，所述获取历史多维数据集，对历史多维数据集进行预处理的步骤具体为：
9、获取多个患者的术前数据、术中数据和术后数据；
10、利用患者标识符，将与患者相关的术前数据、术中数据和术后数据进行关联和合并，构成包含患者所有临床数据的多维数据，多维数据内的数据按时间顺序排列；历史多维数据集由多个患者的多维数据构成；
11、对历史多维数据集进行缺失值处理、异常值检测与处理和格式化处理；
12、根据时间顺序划分处理后的历史多维数据集，并分别定义术前、术中和术后的时间窗口；
13、利用数据监控机制，定期检查历史多维数据集的数据质量。
14、在一种可实施的方式中，所述从术前数据集、术中数据集和术后数据集中分别提取能够表征麻醉并发症的关键特征的步骤包括：
15、根据手术流程和手术时间节点，设定初始时间窗口；对术前数据、术中数据和术后数据识别影响麻醉并发症风险的关键事件，根据识别出的关键事件，动态调整时间窗口的大小和位置；利用自适应调整后的时间窗口提取关键特征。
16、在一种可实施的方式中，在利用自适应调整后的时间窗口提取的提取关键特征步骤中，是利用相关性分析提取每个阶段的特征；
17、其中，提取的术前特征包括在术前时间窗口内反映患者的基线健康和麻醉前风险因素的特征；提取的术中特征包括术中时间窗口内涵盖手术过程和麻醉管理的特征；提取的术后特征包括术后时间窗口内反应恢复动态和并发症风险的特征。
18、在一种可实施的方式中，所述术前特征包括生理生化指标、心肺功能指标、既往病史、药物历史、体格特征、生活习惯和心理状态特征；所述术中特征包括麻醉药物、血管活性药物、手术操作、实时生命体征、手术并发症；所述术后特征包括恢复情况、并发症迹象、药物反应、生理指标趋势、再入院情况。
19、在一种可实施的方式中，所述时间序列预测网络结构包括三个预测网络层、融合层和输出层，每个预测网络层均包括一个lstm层、卷积注意力和至少一个隐藏层。
20、在一种可实施的方式中，麻醉并发症预测模型采用分层训练的方法，所述利用待提取的关键特征对时间序列预测网络进行训练，得到麻醉并发症预测模型的步骤包括：
21、确定术前、术中和术后阶段的序列长度；
22、利用滚动窗口，将每个阶段的关键特征均分为训练集、验证集和测试集；
23、使用训练集数据对时间序列预测网络进行训练；在每个阶段中，输入对应阶段的时间序列数据，并根据模型的输出调整权重；
24、根据麻醉并发症预测模型反馈动态调整序列长度。
25、在一种可实施的方式中，在将术前数据、术中数据或术后数据输入至训练完成的麻醉并发症预测模型中，进行不同阶段麻醉并发症的预测的步骤之后，方法还包括：
26、获取患者的实际并发症发生情况和治疗效果，作为反馈信息；利用反馈信息调整和优化模型的预测参数和个性化建议的生成逻辑，形成一个持续改进的闭环。
27、在一种可实施的方式中，在将术前数据、术中数据或术后数据输入至训练完成的麻醉并发症预测模型中，进行不同阶段麻醉并发症的预测的步骤之后，方法还包括：
28、将麻醉并发症预测模型的输出结果转换为可被理解的风险评分，根据每个阶段的风险评分以及预设的建议生成规则，生成个性化的建议信息。
29、在一种可实施的方式中，所述建议生成规则包括阈值判断、风险等级划分和建议内容匹配。
30、本专利技术可以实现的有益效果为：本专利技术的一种基于深度学习技术的麻醉并发症预测模型构建方法，具有较高的准确性和实用性，能够有效预测患者在手术过程中可能出现的麻醉并发症，为临床麻醉医生提供了重要的辅助工具，降低了医疗风险，提高了治疗效果。
31、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
32、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述获取历史多维数据集，对历史多维数据集进行预处理的步骤具体为：
3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述从术前数据集、术中数据集和术后数据集中分别提取能够表征麻醉并发症的关键特征的步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，在利用自适应调整后的时间窗口提取的提取关键特征步骤中，是利用相关性分析提取每个阶段的特征；
5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述术前特征包括生理生化指标、心肺功能指标、既往病史、药物历史、体格特征、生活习惯和心理状态特征；所述术中特征包括麻醉药物、血管活性药物、手术操作、实时生命体征、手术并发症；所述术后特征包括恢复情况、并发症迹象、药物反应、生理指标趋势、再入院情况。
6.如权利要求3所述的一种基于深度学
7.如权利要求6所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，麻醉并发症预测模型采用分层训练的方法，利用待提取的关键特征对时间序列预测网络进行训练，得到麻醉并发症预测模型的步骤包括：
8.如权利要求7所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，在将术前数据、术中数据或术后数据输入至训练完成的麻醉并发症预测模型中，进行不同阶段麻醉并发症的预测的步骤之后，方法还包括：
9.如权利要求6所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，在将术前数据、术中数据或术后数据输入至训练完成的麻醉并发症预测模型中，进行不同阶段麻醉并发症的预测的步骤之后，方法还包括：
10.如权利要求9所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述建议生成规则包括阈值判断、风险等级划分和建议内容匹配。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述获取历史多维数据集，对历史多维数据集进行预处理的步骤具体为：
3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述从术前数据集、术中数据集和术后数据集中分别提取能够表征麻醉并发症的关键特征的步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，在利用自适应调整后的时间窗口提取的提取关键特征步骤中，是利用相关性分析提取每个阶段的特征；
5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，所述术前特征包括生理生化指标、心肺功能指标、既往病史、药物历史、体格特征、生活习惯和心理状态特征；所述术中特征包括麻醉药物、血管活性药物、手术操作、实时生命体征、手术并发症；所述术后特征包括恢复情况、并发症迹象、药物反应、生...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵紫玉，
申请(专利权)人：陕西省人民医院陕西省临床医学研究院，
类型：发明
国别省市：
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